
#hello openCV

import cv2

img = cv2.imread('1/lena512color.tiff')  #opencv路径不能是中文路径
cv2.imshow('sourceImg', img)
#对原始图像进行高斯平滑处理（高斯核选取的是（5，5），也就是5*5大小的卷积模版），并且得到img2
img2 = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)
cv2.imshow('GaussianBlur1',img2)

img3 = cv2.GaussianBlur(img,(15,15),0)
#对原始图像进行高斯平滑处理（高斯核选取的是（15，15）），并且得到img3
cv2.imshow('GaussianBlur2',img3)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
# 高斯平滑：
# python  dst=cv.GaussianBlur(src,ksize,sigmaX[,dst[,sigmaY[,borderType]]])
# 参数：
# src    原始图像  
# ksize   高斯核大小，ksize.width和ksize.height可以不同，但是都必须为正的奇数（或者为0，此时它们的值会自动由sigma进行计算））
# sigmaX  高斯核在x方向上的标准差
# dst 目标图像
# sigmaY  高斯核在y上的标准差
# borderType  像素外插策略